数据云数据分析模型选取

　　数据分析人员可以借助一些现场的分析软件进行分析，这些软件集成了一些良好的分析模型，分析人员可以根据自己的实际应用场景进行合适的模型选择。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

尽管这是一个常见的说法,在这个领域工作的人都知道设计有效的机器学习系统是一个乏味的过程,通常需要对机器学习算法有相当的经验,问题领域的专业知识，以及蛮力搜索来完成。因此,与机器学习爱好者试图让我们相信的相反,机器学习仍然需要大量的编程。

在本文中,我们要经历机器学习流程(pipline)设计中三个乏味的过程,但却如此重要。之后,我们将演示工具来遍历之前的过程,来体现智能自动化的机器学习流程设计,这样我们就可以花时间在数据科学的更有趣的方面。
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